UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS
Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional


CIÊNCIA DE DADOS PARA ESTUDOS EM INOVAÇÃO



Semestre 2022/1


Professor: Rodrigo Fileto Cuerci Maciel

Aula Introdutória

  • Visão geral da disciplina;
  • Evolução da análise de dados em estudos de inovação;
  • Fontes de dados em estudos de inovação;

Contexto

Iniciativas como a Ciência Aberta e Dados Abertos Governamentais disponibilizam quantidade massiva de informações para pesquisadores e para o público em geral.

Em paralelo, novas ferramentas computacionais oferecem grandes possibilidades na extração sistemática e massiva de dados para a análise de fenômenos sociais.

Objetivos

  • Apresentar técnicas para coleta automatizada de informações;
  • Apresentar um panorama de ferramentas computacionais que podem ser utilizadas para análise de indicadores e políticas de inovação.

Ciência de Dados: Convergência de disciplinas

Fonte: Armengaud et al. (2017)

Tópicos da disciplina

  1. Evolução da análise de dados em estudos de inovação

    1. Conceitos básicos em economia da inovação;

    2. Evolução do uso de dados em estudos de inovação;

    3. Fontes de dados para estudos em inovação.

       

  2. Coleta, processamento e preparação de dados

    1. Coleta automatizada de dados na web;

    2. Refinamento e preparação de dados;

    3. Análise exploratória e descritiva de dados.

       

  3. Ciênciometria e análise de patentes

    1. Análise de redes científicas e tecnológicas;

    2. Dados abertos em ciência;

    3. Identificação de tópicos científicos e tecnológicos: algoritmos e técnicas;

    4. Vieses de gênero na pesquisa científica;

    5. Medidas de interdisciplinaridade;

    6. Altimetria;

    7. Avaliação de impacto de financiamento.

       

  4. Análise de Compras Públicas

    1. Concentração regional e econômica dos fornecedores;

    2. Encomenda tecnológica;

       

  5. Ferramentas de análise de big-data

    1. Visão geral sobre ferramentas de big-data em R;

       

  6. Comunicando os resultados

    1. Princípios para elaboração de gráficos;

    2. Elaboração de relatórios e artigos científicos.

       

Configuração de software

Informações sobre a Instalação do R e Rstudio podem ser acessadas em (https://rstudio-education.github.io/hopr/starting.html)

Economia da Inovação

“O impulso fundamental que configura e mantém a máquina capitalista em movimento vem dos novos bens de consumo, novos métodos de produção ou transporte, os novos mercados, as novas formas de organização industrial que a empreitada capitalista cria” (Schumpeter 2008, 83)

Trata-se da destruição criativa, fruto das constantes inovações que deixam obsoletos processos e produtos, e em alguns casos a estrutura nas quais eles assentavam sua criação e distribuição, para colocar outros em substituição. Tal processo, longe de se chegar a um estado de equilíbrio, colocaria a sociedade capitalista em constante processo de mudança.

Tópicos em Economia da Inovação

Economia da Ciência e tecnologia

Mapa de termos extraídos do livro Economia da Ciência, tecnologia e Inovação (Rapini et al. 2021).

Conceito de tecnologia

  • Tecnologia como sendo o “conhecimento sobre técnicas, enquanto as técnicas envolvem aplicações desse conhecimento em produtos, processos e métodos organizacionais” (Tigre 2014, 74).

  • Abordagem focada no conhecimento tácito e explícito. Tradução desse conhecimento em novos processos e produtos(Choo 2003; Takeuchi and Nonaka 2008).

  • Processo evolucionário de acumulação e apropriação de conhecimento, o que gera oportunidades mas também travamento em trajetórias tecnológicas seja para indivíduos, organizações ou países (Dosi 1982).

Evolução do campo

  • Estabelecendo a rede de publicações científicas através de pouco mais de um milhão de citações (De Solla Price 1965; Garfield and Sher 1963). Projeto financiado pela NSF e NIH;
  • Fundação do periódico Scientometrics em 1978.
  • Coleção de 2.000 inovações significativas com validação de especialistas tendo em vista avaliar transferência de conhecimento entre setores industriais (Pavitt 1984);
  • Análise de base de dados em larga escala (Small, Boyack, and Klavans 2014; Klavans and Boyack 2011; Boyack and Klavans 2014; Boyack et al. 2014).
  • Análise de patentes avaliando o impacto do financiamento público dos Estados Unidos.

Narin et. al. (1997) avaliaram as referências (não-patentes) de 397.660 Patentes registradas no período de 1987-1988. Corredoira et. al. (2018) analisaram 4.311 patentes com financiamento federal e 2.000 amostras bootstrap com igual número de patentes sem financiamento federal. Ambos os trabalham chegaram a resultados similares ressaltando a importância das agências governamentais na pesquisa e desenvolvimento de tecnologias.

Fontes de dados para estudos em inovação

  • Bases de publicações científicas (Web of Science, Scopus, Dimensions, Scielo, dentre outras);
  • Bases de patentes (OCDE, US Patent Office);
  • Bases com indicadores diversos (OCDE, IBGE);
  • Compras Públicas (Portal da Transparência Governo Federal);
  • Atividades legislativas (Dados da ALMG e projeto UAIDEPUTADO)

Exemplo de Análise - Scielo

Áreas científicas a partir de dados da Scielo. O mapa interativo pode ser acessado em https://app.vosviewer.com/?json=https://www.dropbox.com/s/bbiev4dw7b99q7y/VOSviewer_3047647339148513852.json?dl=1

Outras fontes de informações

Medidas de felicidade a partir de dados do twitter (Dodds et al. 2011);

Mobilidade de mão de obra e concentração de conhecimento em alta tecnologia; (Riebe, Schmid, and Reuter 2020; Park et al. 2019)

Medindo índice de pobreza a partir do consumo de energia elétrica (Steele et al. 2017);

Minerar páginas da web para construir bases de dados estruturadas. Exemplo: Tratados Internacionais de Ciência e Tecnologia dos Estados Unidos com outros países.

Para a próxima aula

Leitura e execução dos códigos referente ao Básico da Linguagem de Programação em R(McNulty 2022).

Material de aula

Todo o material de aula bem como scripts utilizados encontram-se em repositório aberto no Github.

Referências

Armengaud, Eric, Christoph Sams, Georg von Falck, Georg List, Christian Kreiner, and Andreas Riel. 2017. “Industry 4.0 as Digitalization over the Entire Product Lifecycle: Opportunities in the Automotive Domain.” In, edited by Jakub Stolfa, Svatopluk Stolfa, Rory V. O’Connor, and Richard Messnarz, 748:334–51. Cham: Springer International Publishing. http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-64218-5_28.
Boyack, Kevin W., and Richard Klavans. 2014. “Including Cited Non-Source Items in a Large-Scale Map of Science: What Difference Does It Make?” Journal of Informetrics 8 (3): 569–80. https://doi.org/10.1016/j.joi.2014.04.001.
Boyack, Kevin W., Michael Patek, Lyle H. Ungar, Patrick Yoon, and Richard Klavans. 2014. “Classification of Individual Articles from All of Science by Research Level.” Journal of Informetrics 8 (1): 1–12. https://doi.org/10.1016/j.joi.2013.10.005.
Choo, Chun W. 2003. A Organização Do Conhecimento. São Paulo: Editora Senac.
Corredoira, Rafael A., Brent D. Goldfarb, and Yuan Shi. 2018. “Federal Funding and the Rate and Direction of Inventive Activity.” Research Policy 47 (9): 1777–1800. https://doi.org/10.1016/j.respol.2018.06.009.
De Solla Price, Derek J. 1965. “Networks of Scientific Papers.” Science 149 (3683): 510–10. https://doi.org/10.1126/science.149.3683.510.
Dodds, Peter Sheridan, Kameroncker Decker Harris, Isabel M. Kloumann, Catherine A. Bliss, and Christopher M. Danforth. 2011. “Temporal Patterns of Happiness and Information in a Global Social Network: Hedonometrics and Twitter.” PLoS ONE 6 (12). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0026752.
Dosi, Giovanni. 1982. “Technological Paradigms and Technological Trajectories: A Suggested Interpretation of the Determinants and Directions of Technical Change.” Research Policy 11 (3): 147–62. https://doi.org/10.1016/0048-7333(82)90016-6.
Garfield, E., and I. H. Sher. 1963. “New Factors in the Evaluation of Scientific Literature Through Citation Indexing.” American Documentation 14 (3): 195–201. https://doi.org/10.1002/asi.5090140304.
Klavans, Richard, and Kevin W. Boyack. 2011. “Using Global Mapping to Create More Accurate Document-Level Maps of Research Fields.” Journal of the American Society for Information Science and Technology 62 (1): 1–18. https://doi.org/10.1002/asi.21444.
McNulty, Keith. 2022. Handbook of Graphs and Networks in People Analytics: With Examples in r and Python. First edition. Boca Raton: CRC Press.
Narin, Francis, Kimberly S. Hamilton, and Dominic Olivastro. 1997. “The Increasing Linkage Between U.S. Technology and Public Science.” Research Policy 26 (3): 317–30. https://doi.org/10.1016/S0048-7333(97)00013-9.
Park, Jaehyuk, Ian B. Wood, Elise Jing, Azadeh Nematzadeh, Souvik Ghosh, Michael D. Conover, and Yong-Yeol Ahn. 2019. “Global Labor Flow Network Reveals the Hierarchical Organization and Dynamics of Geo-Industrial Clusters.” Nature Communications 10 (1): 3449. https://doi.org/10.1038/s41467-019-11380-w.
Pavitt, K. 1984. “Sectoral Patterns of Innovation: Towards a Taxonomy and a Theory.” Research Policy 13 (1984): 343–74.
Rapini, Márcia Siqueira, Janaina Ruffoni, Lenadro Alves Silva, and Eduardo Motta Albuquerque. 2021. Economia Da Ciência Tecnologia e Inovacão: Fundamentos Teóricos e a Economia Global. População e Economia. Belo Horizonte: Cedeplar.
Riebe, Thea, Stefka Schmid, and Christian Reuter. 2020. “Measuring Spillover Effects from Defense to Civilian Sectors A Quantitative Approach Using LinkedIn.” Defence and Peace Economics, April, 1–13. https://doi.org/10.1080/10242694.2020.1755787.
Schumpeter, Joseph A. 2008. Capitalis, Socialism and Democracy. 3rd ed. New York: Harperperennial Modernthought.
Small, Henry, Kevin W. Boyack, and Richard Klavans. 2014. “Identifying Emerging Topics in Science and Technology.” Research Policy 43 (8): 1450–67. https://doi.org/10.1016/j.respol.2014.02.005.
Steele, Jessica E., Pål Roe Sundsøy, Carla Pezzulo, Victor A. Alegana, Tomas J. Bird, Joshua Blumenstock, Johannes Bjelland, et al. 2017. “Mapping Poverty Using Mobile Phone and Satellite Data.” Journal of The Royal Society Interface 14 (127): 20160690. https://doi.org/10.1098/rsif.2016.0690.
Takeuchi, Hirotaka, and Ikujiro Nonaka. 2008. Gestão Do Conhecimento. Porto Alegre: Bookman.
Tigre, Paulo Bastos. 2014. Gestão Da Inovação: A Economia Da Tecnologia No Brasil. 2ª edição. Rio de Janeiro: Elsevier.